講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-07-02 15:25
深層学習を用いた車内動画の運転手領域に基づく異常行動の検出 ○木戸口 稜・横山想一郎・山下倫央・川村秀憲(北大) AI2018-10 |
抄録 |
(和) |
近年,バスやトラックのドライバーの異常行動による事故の多発を受けて,ド ライブレコーダーにより録画されたドライバーの運転状況の動画を,ドライバー の管理・指導に活かす取り組みが行われている. また,企業によってはドライブ レコーダーの映像を管理・指導を徹底することは,その企業の業績に直結する事 態になっている. しかし,このためには,長時間に渡りドライブレコーダーの動 画を視聴し,事故に繋がるドライバーの行動の有無を判定しなければならず,担 当者の大きな負担となっている. そこで,長時間にわたる動画から,運転手が担 当者の確認しておくべき異常行動をとっている個所を抜き出すといったような 確認作業の半自動化を目指し,畳み込みニューラルネットワークを用いて,ドラ イバーの行動を分類する機構を構築する.また,運転手領域抽出の精度を向上させることによって,検出精度を向上させる. |
(英) |
Recently, due to frequent occurrence of accidents caused by abnormal behaviors of bus and truck drivers, efforts are being made to utilize the video of the driving situation of the driver recorded by the drive recorder in the management and guidance of the driver.In addition, Depending on the circumstances of directly managing and guiding the video of the drive recorder, it is directly connected with the performance of the company.But for this, however, it is necessary to watch the video of the drive recorder for a long time, It is a heavy burden on the responsible person to judge the behavior of the driver who leads to the accident.Therefore, from the movie over a long period of time, abnormal behaviors the driver should check should be confirmed Aiming at semi-automation of confirmation work such as extracting the part being taken, we construct a mechanism to classify the behavior of the driver using convolution neural network Also improve the detection accuracy by improving the accuracy of driver region extraction. |
キーワード |
(和) |
異常行動 / 深層学習 / 車内動画 / ド ライブレコーダー / 運転手領域 / / / |
(英) |
abnormal behaviors / deep learning / in-car video / drive recorder / Driver area / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 116, AI2018-10, pp. 53-59, 2018年7月. |
資料番号 |
AI2018-10 |
発行日 |
2018-06-25 (AI) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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AI2018-10 |
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